Der Hypothesentest ist ein Modelltyp, der bei der statistischen Inferenz verwendet wird und dessen Ziel es ist zu überprüfen, ob eine Schätzung an die Populationswerte angepasst ist. In weniger abstrakten Worten besteht das Ziel von Hypothesentestverfahren darin, zu überprüfen, ob eine Schätzung „zuverlässig“ der Realität entspricht.
Die Annahmen werden parametrische Hypothesen genannt. Das heißt, ein Entscheidungskriterium wird aufgestellt. Wenn mit dieser Bedingung die Referenzhypothese akzeptiert wird, können wir mit einiger Wahrscheinlichkeit bestätigen, dass die Schätzung dem angenommenen realen Wert sehr nahe kommen kann.
Bei allen Hypothesentests gibt es zwei Annahmen. Die Nullhypothese (H0), die die Idee beinhaltet, dass eine Variable einen vorbestimmten Wert hat, und die Alternativhypothese (H1), die akzeptiert wird, wenn die Nullhypothese (H0) abgelehnt wird.
Beispiel für Hypothesentests
Weiter mit den vorherigen Ergebnissen.
- Spiel A: 32%
- Party B: 51%
- Partei C: 17%
Hypothesentest, dass A ein Konfidenzniveau von 32 bis 95 % hat.
- H0: Hat mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % keine 32 % Stimme
- H1: Hat mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % eine Stimme von 32 %
Falls wir die Nullhypothese (H0) verwerfen können, können wir die Alternativhypothese bejahen. Mit anderen Worten, in diesem Szenario könnte sichergestellt werden, dass Partei A mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % 32 % der Stimmen hat.
